使用SHAP来解释DNN模型，但我的summary_plot只显示了每个特征的平均影响，并没有包括所有特征

SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释深度神经网络（DNN）模型的方法。它基于Shapley值的概念，通过计算每个特征对于模型预测结果的贡献度来解释模型的预测结果。

在使用SHAP解释DNN模型时，如果你的summary_plot只显示了每个特征的平均影响，并没有包括所有特征，可能是因为你的模型具有较大的特征数量，导致图表显示不完整。为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 使用force_plot：force_plot函数可以显示每个特征的SHAP值，并将其可视化为一个力导向图。你可以通过调整参数来控制显示的特征数量，以便更全面地了解每个特征的影响。
2. 使用dependence_plot：dependence_plot函数可以显示特定特征的SHAP值与该特征的取值之间的关系。通过查看不同取值下的SHAP值变化，你可以更详细地了解每个特征对模型预测的影响。
3. 检查输入数据：确保你的输入数据包含了所有特征，并且没有缺失值或异常值。如果某些特征在输入数据中缺失或异常，可能会导致SHAP值计算不准确或无法显示。

总结起来，如果你的summary_plot只显示了每个特征的平均影响，并没有包括所有特征，你可以尝试使用force_plot和dependence_plot函数来更全面地解释DNN模型。此外，确保输入数据完整且正确也是解决问题的关键。